抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ユーザやデバイスデータの大規模収集をパーソナライズサービスのための増大する傾向がある。安価でスケーラブルな貯蔵は長期的に高度な解析を可能にするために重要である。これに関連して,ブロック(HDFS)と柱状(Drremel,寄せ木)貯蔵がますます活用。データ保護行為,または単に透明ユーザのための,は,オンデマンドoptデータことになっている。残念なことに,これらのデータ貯蔵は伝統的なデータベースから離れ,データの特定のビットへの効率的アクセスと欠失を提供していない。本論文では,これらの貯蔵からのユーザデータをopt out上げて方法について調べた。はビッグデータシステムの文脈に二直感的戦略(系統的消去と暗号化)を適用した。はそれぞれのコストをモデル化し,頂上Amazon Webサービス走行サービスの文脈では,一般的な勝者戦略(データは圧縮できない特別な場合を除いて)ではないことを示した。データ到着とユーザoptを速度のような,応用制約は,最もコスト効率の良いoptを戦略を選択するために考慮すべきであるが,作用の実用的な手段はsharding政策とブロックサイズの注意深い設定である。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】